为 matplotlib tricontourf 设置掩码答案

【问题标题】：Set mask for matplotlib tricontourf为 matplotlib tricontourf 设置掩码
【发布时间】：2015-03-10 13:03:04
【问题描述】：

我有一些 numpy 数组，其中包含我将在 2D 网格上可视化的数据。有些数据是非物理的，我想屏蔽这些数据。但是，我无法弄清楚如何正确设置tricontour 的掩码属性。我试过了：

import matplotlib.pyplot as mp
import numpy as np

with open('some_data.dat', 'r') as infile:
        x, y, z = np.loadtxt(infile, usecols=(0, 1, 2), unpack=True)
isbad = np.less(z, 1.4) | np.greater(z, 2.1)
mp.tricontourf(x, y, z, mask = isbad)

但生成的数字根本没有被掩盖。我试过masking part of a contourf plot in matplotlib，即

z2 = np.ma.array(z, mask= isbad)
mp.tricontourf(x, y, z2)

这也不起作用。我想使用contourf 的tricontourf instrad，因为我不想对我的数据进行网格化。

z[isbad] = np.nan

调用 tricontourf 时导致分段错误

这是图，红色是我想标记为非物理的。

【问题讨论】：

标签： python numpy matplotlib

【解决方案1】：

诀窍来了。我需要收集三角形的索引（它们是 z 的索引！），评估它们是否好，然后只接受至少一个角有效的三角形（将维度从 (ntri, 3) 减少到 ntri

triang = tr.Triangulation(x, y)
mask = np.all(np.where(isbad[triang.triangles], True, False), axis=1)
triang.set_mask(mask)
colplt = mp.tricontourf(triang, z)
mp.colorbar()

受此链接启发：http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/tripcolor_demo.html

【讨论】：

确实应该使用“any”而不是“all”，如果一个节点有一个NaN，使用all仍然会允许NaN值进入轮廓算法，并导致Segmentation faults
我使用mask = np.sum(isbad[triang.triangles],axis=1)>1 来测试是否有 2 或 3 个节点是可疑的，因为我想查看至少 1 个节点在范围内的结果。

【解决方案2】：

wsj 的回答对我不起作用，因为它没有删除某些被屏蔽的点（我认为当并非所有节点都坏的时候）。

This solution 做了：

z[isbad] = numpy.NaN
z = numpy.ma.masked_invalid(z)
vmin, vmax = z.min(), z.max()
z = z.filled(fill_value=-999)

levels = numpy.linspace(vmin, vmax, n_points)
plt.tricontourf(x, y, z, levels=levels)

【讨论】：